AI の発展が思ったより早すぎる、次は何が起こる!?

どうも!
7年目 Data Scientist の杉山がお送りします。
本出しました買ってね😋 → 本質を捉えたデータ分析のための分析モデル入門

今日は、AIの発展について話そうと思います。(執筆は2022/08/19です。Midjouenry が出てびっくりしてる頃)

対象読者はこんな人!

本記事は、以下の人におすすめです!

  • データサイエンティスト(目指している人からガチプロまで)
  • AI に興味があるビジネスサイドの人
  • AI にまつわる戦略を考えたり意思決定する人

AIの発展の歴史振り返り(超直近のみ)

AI の発展の今後を話す前に、AI の発展の今までをかんたんに振り返ります。
重要なところのみを2つだけ書くと、

  • 研究:4年経つと、主要な技術が一新され、不可能が可能になってる
  • 実務:4年経つと、研究の最新モデルが、普通にどこでも使われるようになってる

たとえば、、、

画像認識の場合

  • 研究:2012年に画像認識に革命が起こる(AlexNet の登場)
  • 実務:2015年頃から、Google Photos で顔の自動認識
  • 研究:2016年にもっかい革命(ResNet の登場)
  • 研究:2020年にもっかい革命(ViT の登場)
  • 実務:2018-19頃にメルカリの出品画像認識が話題に

自然言語処理の場合

  • 研究:2017年に Transformer
  • 実務:2019年ごろから Google 検索に BERT が
  • 実務:2020年頃から、事前学習済み BERT の公開が日本でも盛んに
  • 実務:2021年ごろから、Atrae の Wevox でも BERT を本格運用

とか。

すぐ不可能が可能になるよ

まぁ、ノリですが、だいたい4年で技術は一新し、不可能が可能になり、その間に全て実用化されるということです。

言い換えると、いま不可能だと思っていることも、8年待てば、普通にどのサービスでもできるようになってるレベルで実用化されるということです。

これを前提に物事を考えるのが良いでしょう。

たとえば、GPT-3 (2020年)というすごい言語系 AI があったのですが、ネット上の文章で学習したため、偏見もそのまま学んでしまっていたという課題がありました。
しかし、この課題も、InstructGPT (2022年 / 2年後)でかなり前進しました。
こんなのは一例で、むしろ「AI にはこれがまだ無理」と言語化されている、あなたが思いつくような課題は、ガンガン解決されるという流れが続いていると言っていいかもしれません。

まさに、深津さんが、ドンピシャなことをおっしゃっておりました(さすが深津さん)

 

まだまだあるすごい AI

他にも、特に最近すごいなと思う系技術としては、text-to-image と、NeRFです。

両者とも、2年前は、一部の業界の人の Twitter にしか登場しない概念でしたが、いまではちょいちょい一般巻き込んでバズっているんですよね。
それぞれ、2年前は全然ダメダメだったんですが、いまや、なんかもう見るからにすごい感じになってるんです。
前者の筆頭は Midjourney、後者は例えばこういうツイートとかです。

(バズったかどうかじゃなくて個人の趣味で選びました。これは、数枚の写真から立体構造が再現されて、動画が生成されています。)

すごくない!?

というわけで、最後に未来予測。

2030年には、あなたが、「こんなのはAIには無理でしょ」と思っている、まさにそのことが、どんなサービスにも載ってるふつうのコトになっていると思います。

  • 人間と普通に対話するドラえもんみたいな AI?
  • 僕たちの感情を推し量った上で、いい感じに話を聞いてくれたり、たまには助言してくれる AI?
  • なんとなく欲しい物をつぶやいたら、いい感じの商品を教えてくれる AI?
  • なんとなく家の条件をつぶやいたら、いい感じの家を勧めてくれたり、「現実見ろ、条件か予算変えろ」って言ってくれる AI?
  • なんとなく天職の相談したら、いい感じの求人勧めてくれつつ、キャリアアップのためのスキルを提案してくれる AI?
  • おすすめ勉強法を私に完全にカスタマイズして提供してくれる AI?
  • なんかつぶやいたらいい感じに動画を生成してくれる AI?
  • 今の気分で行きたそうなところに連れて行ってくれる完全自動運転車?

個人的には、全部余裕で出来てると思います。

そういう世界でビジネスをする自覚を持ち、そういう世界を作る側に立つ勇気を持ち、そういう世界の変化を受け入れる準備をし、そんな世界を楽しむ人でありたいですね。

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じゃ!また!

ABOUTこの記事をかいた人

杉山 聡

博士(数理科学) 2016年10月から Atrae に join し、 Green の marketing を担当した後、現在は wevox の data scientist として従事。 北里大学の島津研の特別研究員としても活動しており、 work engagement 関連の研究に参加している。